package com.hmdp.service.impl;

import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;
import cn.hutool.core.collection.CollUtil;
import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.hmdp.common.ErrorCode;
import com.hmdp.constant.SystemConstants;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.dto.ScrollResult;
import com.hmdp.dto.UserDTO;
import com.hmdp.entity.Blog;
import com.hmdp.entity.Follow;
import com.hmdp.entity.User;
import com.hmdp.exception.BusinessException;
import com.hmdp.mapper.BlogMapper;
import com.hmdp.service.IBlogService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.service.IFollowService;
import com.hmdp.service.IUserService;
import com.hmdp.utils.UserHolder;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ZSetOperations;
import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.annotation.Resource;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import java.util.stream.Collectors;

import static com.hmdp.constant.RedisConstants.BLOG_LIKED_KEY;

/**
 * <p>
 * 服务实现类
 * </p>
 *
 * @author 虎哥
 * @since 2021-12-22
 */
@Service
@Slf4j
public class BlogServiceImpl extends ServiceImpl<BlogMapper, Blog> implements IBlogService {

    @Resource
    private IUserService iUserService;

    @Resource
    private IFollowService followService;

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    /**
     * 获取完整的博客（包含点赞用户）
     * @param id
     * @return
     */
    @Override
    public Blog getCompeleteBlogbyId(Long id) {
        if (id == null || id < 0) {
            throw new BusinessException(ErrorCode.PARAMS_ERROR, "请求参数不能为空");
        }
        // 1. 查询Blog
        Blog blog = this.getById(id);
        if (blog == null) {
            throw new BusinessException(ErrorCode.PARAMS_ERROR, "博客不存在");
        }
        // 2. 查询与Blog有关的用户
        Blog compeleteBlog = queryCreateBlogUserAndCurrentUserIsLike(blog);
        return compeleteBlog;
    }

    @Override
    public List<Blog> queryHotBlog(Integer current) {
        // 根据用户查询
        Page<Blog> page = this.query()
                .orderByDesc("liked")
                .page(new Page<>(current, SystemConstants.MAX_PAGE_SIZE));
        // 获取当前页数据
        List<Blog> records = page.getRecords();
        // 查询用户
        records.forEach(this::queryCreateBlogUserAndCurrentUserIsLike);
        return records;
    }

    /**
     * 使用redis的 zset 数据结构，实现排行榜功能和 一人只能为同一个博客点赞一次
     *
     * @param blogId
     * @return
     */
    @Override
    public Result likeBlog(Long blogId) {
        // 1.获取登录用户的id
        Long loginUserId = UserHolder.getUser().getId();
        // 2.判断当前登录用户是否已经点赞该篇博客。因为使用的是redis的zset数据结构，所以这里只需要判断登录用户的id在zset中有没有分数，没有分数说明没有点赞
        Double score = stringRedisTemplate.opsForZSet().score(BLOG_LIKED_KEY + blogId, loginUserId.toString());
        if (score == null) {
            // 分数为空，说明当前用户没有点赞
            // 3. 如果未点赞，说明可以点赞
            // 3.1 数据库点赞数 +1
            boolean updateResult = this.update().setSql("liked = liked + 1")
                    .eq("id", blogId)
                    .update();
            if (!updateResult) {
                throw new BusinessException(ErrorCode.SYSTEM_ERROR, "点赞数修改未成功");
            }
            // 3.2 将当前用户保存到Redis的zset集合中，将 点赞时的时间戳设置为 zset集合的分数
            Boolean redisAddResult = stringRedisTemplate.opsForZSet().add(BLOG_LIKED_KEY + blogId, loginUserId.toString(), System.currentTimeMillis());
            if (BooleanUtil.isFalse(redisAddResult)) {
                throw new BusinessException(ErrorCode.SYSTEM_ERROR, "redis点赞数添加未成功");
            }
        } else {
            // 为true说明已经点赞
            //4. 如果已经点赞，就取消点赞
            //4.1 数据库点赞数 -1
            boolean updateResult = this.update().setSql("liked = liked - 1")
                    .eq("id", blogId)
                    .update();
            if (!updateResult) {
                throw new BusinessException(ErrorCode.SYSTEM_ERROR, "点赞数修改未成功");
            }
            //4.2 把当前用户从redis中的set集合移除
            Long redisRemove = stringRedisTemplate.opsForZSet().remove(BLOG_LIKED_KEY + blogId, loginUserId.toString());
            if (redisRemove == null || redisRemove < 0) {
                throw new BusinessException(ErrorCode.SYSTEM_ERROR, "redis删除点赞数未成功");
            }
        }
        return Result.ok();
    }

    /**
     * 查询点赞博客的前五人
     * @param blogId
     * @return
     */
    @Override
    public Result queryLikesBlog(Long blogId) {
        // 1.从redis中的zset数据结构中取分数最小的前五个用户的id。 因为使用的是时间戳作为分数，所以分数越小说明点赞的时间越早 zrange key
        Set<String> userIdRange = stringRedisTemplate.opsForZSet().range(BLOG_LIKED_KEY + blogId, 0, 4);
        if (userIdRange == null) {
            throw new BusinessException(ErrorCode.SYSTEM_ERROR, "redis点赞人数前五人查询未成功");
        }
        // 2.解析用户id，将 String类型的id转换为 long类型
        List<Long> userIdList = userIdRange.stream().map(Long::valueOf).collect(Collectors.toList());
        // 3.根据 userId获取用户， 在将用户转为安全的用户进行返回
        // 这里又因为 iUserService.listByIds(userIdList)批量查询的结果会按照id大小重新排序，导致排行榜的顺序混乱。
        // 所以这里的批量查询还要添加 一个 通过 传入的id排序
        String join = StrUtil.join(",", userIdList);
        List<User> userList = iUserService.query().in("id", userIdList)
                .last("order by field(id, " + join + ")").list();
        // 将用户信息转换为安全的信息再返回
        List<UserDTO> userDTOList = userList.stream()
                .map(user -> BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class))
                .collect(Collectors.toList());
        return Result.ok(userDTOList);
    }

    /**
     * 新增评论并发送给粉丝
     * @param blog
     * @return
     */
    @Override
    public Result saveBlog(Blog blog) {
        // 1.获取登录用户
        UserDTO user = UserHolder.getUser();
        Long currentLoginUserID = user.getId();
        if (currentLoginUserID == null) {
            throw new BusinessException(ErrorCode.NOT_LOGIN_ERROR, "用户未登录");
        }
        blog.setUserId(currentLoginUserID);
        // 2.保存探店博文
        boolean saveResult = this.save(blog);
        if (!saveResult) {
            throw new BusinessException(ErrorCode.SYSTEM_ERROR, "探店博文保存失败");
        }
        //3.查询发布博客作者的所有粉丝
        List<Follow> followList = followService.list(new QueryWrapper<Follow>().eq("follow_user_id", currentLoginUserID));

        // 4. 将发布的博客的id 推送给当前发布博客的作者的所有粉丝
        for (Follow follow : followList) {
            //4.1 获取粉丝id
            Long userId = follow.getUserId();
            // 4.2 推送给粉丝。 就是添加到粉丝的redis的zset。  以推送博客的时间作为 zset的分数
            Boolean feedResult = stringRedisTemplate.opsForZSet().add("feed:" + userId, blog.getId().toString(), System.currentTimeMillis());
            if (BooleanUtil.isFalse(feedResult)) {
                throw new BusinessException(ErrorCode.SYSTEM_ERROR, "推送给粉丝失败");
            }
        }
        // 返回id
        return Result.ok(blog.getId());
    }

    @Override
    public Result queryFollowBlog(Integer offset, Long currentQueryMaxTime) {
        //1. 获取当前登录的用户
        UserDTO user = UserHolder.getUser();
        Long currentLoginUserID = user.getId();
        if (currentLoginUserID == null) {
            throw new BusinessException(ErrorCode.NOT_LOGIN_ERROR, "用户未登录");
        }
        // 2. 查询当前登录用户的收件箱；也就是redis中的 zset存的数据
        Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> typedTuples = stringRedisTemplate.opsForZSet()
                .reverseRangeByScoreWithScores("feed:" + currentLoginUserID, 0, currentQueryMaxTime, offset, 2);

        if (typedTuples == null || typedTuples.isEmpty()) {
            return Result.ok();
        }
        // 3. 解析数据： 数据包含（blogId（博客id）、minTime（最小时间戳，这个最小时间戳用于滚动分页，防止分页时读到同样的博客）、offset（偏移量；用于防止分数相同时，读到同样的博客））
        List<Long> blogIdList = new ArrayList<>(typedTuples.size());
        long minTime = 0;
        int nextTimeQueryOffset = 1;
        for (ZSetOperations.TypedTuple<String> tuple : typedTuples){
            // 4.1 获取blogId
            String blogIdStr = tuple.getValue();
            Long blogId = Long.valueOf(blogIdStr);
            // 将blogId保存起来
            blogIdList.add(blogId);
            // 4.2 获取时间戳（也就是分数）    当集合遍历到最后一个时，minTime记录的就是最小时间
            long time = tuple.getScore().longValue();
            if (time == minTime) {
                nextTimeQueryOffset++;
            } else {
                minTime = time;
                nextTimeQueryOffset = 1;
            }
        }
        // 5.根据blogId查询 blog
        String sql = "order by field(id," + StrUtil.join(",", blogIdList) + ")";
        List<Blog> blogList = this.list(new QueryWrapper<Blog>().in("id", blogIdList).last(sql));

        List<Blog> completeBlogList = new ArrayList<>(blogList.size());
        for (Blog blog : blogList) {
            // 5.2 查询与 blog有关的用户 和 当前登录用户是否点赞该博客
            Blog completeBlog = queryCreateBlogUserAndCurrentUserIsLike(blog);
            // 5.3 把完整的blog信息添加到 完整bloglist
            completeBlogList.add(completeBlog);
        }

        // 6. 封装并返回
        ScrollResult scrollResult = new ScrollResult();
        scrollResult.setList(completeBlogList);
        scrollResult.setMinTime(minTime);
        scrollResult.setOffset(nextTimeQueryOffset);
        return Result.ok(scrollResult);
    }
    /*
    //这个方法使用 redis的 set数据结构，只能实现点赞一次，实现不了 排行榜功能
    @Override
    public Result likeBlog(Long blogId) {
        // 1.获取登录用户的id
        Long loginUserId = UserHolder.getUser().getId();
        // 2.判断当前登录用户是否已经点赞该篇博客。因为redis的set数据结构不能重复，所以这里只需要判断登录用户的id存不存在于set中，不存在说明没有点赞
        Boolean isExist = stringRedisTemplate.opsForSet().isMember(BLOG_LIKED_KEY + blogId, loginUserId.toString());
        if (BooleanUtil.isFalse(isExist)) {
            // isExist为false，说明当前用户没有点赞
            // 3. 如果未点赞，说明可以点赞
            // 3.1 数据库点赞数 +1
            boolean updateResult = this.update().setSql("liked = liked + 1")
                    .eq("id", blogId)
                    .update();
            if (!updateResult) {
                throw new BusinessException(ErrorCode.SYSTEM_ERROR, "点赞数修改未成功");
            }
            // 3.2 将当前用户保存到Redis的set集合中
            Long redisAddResult = stringRedisTemplate.opsForSet().add(BLOG_LIKED_KEY + blogId, loginUserId.toString());
            if (redisAddResult == null || redisAddResult.intValue() < 0) {
                throw new BusinessException(ErrorCode.SYSTEM_ERROR, "redis点赞数添加未成功");
            }
        } else {
            // 为true说明已经点赞
            //4. 如果已经点赞，就取消点赞
            //4.1 数据库点赞数 -1
            boolean updateResult = this.update().setSql("liked = liked - 1")
                    .eq("id", blogId)
                    .update();
            if (!updateResult) {
                throw new BusinessException(ErrorCode.SYSTEM_ERROR, "点赞数修改未成功");
            }
            //4.2 把当前用户从redis中的set集合移除
            Long redisRemove = stringRedisTemplate.opsForSet().remove(BLOG_LIKED_KEY + blogId, loginUserId.toString());
            if (redisRemove == null || redisRemove < 0) {
                throw new BusinessException(ErrorCode.SYSTEM_ERROR, "redis删除点赞数未成功");
            }
        }
        return Result.ok();
    }*/

    /**
     * 查询创建博客的用户和 当前用户是否点赞博客
     * @param blog
     * @return
     */
    private Blog queryCreateBlogUserAndCurrentUserIsLike(Blog blog) {
        Long userId = blog.getUserId();
        if (userId == null || userId < 0) {
            throw new BusinessException(ErrorCode.PARAMS_ERROR, "博客不存在");
        }
        //根据用户id获取用户信息
        User user = iUserService.getById(userId);
        if (user == null) {
            throw new BusinessException(ErrorCode.PARAMS_ERROR, "用户不存在");
        }
        // 给博客设置创建博客的人的信息
        blog.setName(user.getNickName());
        blog.setIcon(user.getIcon());
        //这里还需要查询当前登录的用户是否点赞了blog，这样前端才能判断是否高亮 点赞按钮
        UserDTO userDTO = UserHolder.getUser();
        // 如果当前用户未登录就不用查询是否点赞
        if (userDTO == null) {
            return blog;
        }
        Long loginUserId = userDTO.getId();
        // 根据 博客的id和当前登录用户的id查询redis的zset的分数，存在分数说明点赞
        Double score = stringRedisTemplate.opsForZSet().score(BLOG_LIKED_KEY + blog.getId(), loginUserId.toString());
        blog.setIsLike(score != null);
        return blog;
    }
}
